基于CARMA模型的广义预测控制解耦设计

针对CARMA模型描述的双输入双输出多变量强耦合系统,首先将系统分解为两个双输入单输出系统,在各系统中分别将另一输入量暂视为一种干扰,并用广义预测控制原理设计控制器。通过再次引入丢番图方程并求解二元一次矩阵方程组,实现了多步预测的解耦控制,新的方法对各预测时域和控制时域可针对不同通道间的不同响应特性而具体选择,参数调整更加灵活,活算量相对减少。     

热风炉燃烧系统最优控制

热风炉燃烧系统是复杂多变量系统,基于最优控制策略,对具有耦合作用的多变量热风炉燃烧系统进行解耦.通过引入神经网络环节,将强耦合多变量系统转化成多个独立的单变量系统,对每个单变量系统进行预测函数控制,实现热风炉燃料流量的最优控制和拱顶温度及废气温度的平稳控制.解耦控制采用前馈补偿器解耦,解耦补偿器采用BP神经网络结构.现场实际应用结果表明,该控制策略具有较好的动态跟踪特性,能满足复杂多变量控制系统的实时控制要求.     

基于矩阵解耦的精馏塔VOFFLC温控系统

针对复杂的精馏塔MIMO温控系统的多变量、非线性、强耦合的特点和自适应需求,设计了基于矩阵解耦精馏塔的VOFFLC系统。首先,对温控系统的多变量控制模型进行改进,利用矩阵解耦理论实现对角解耦,以此改变控制通道的特性;然后,设计基于矩阵解耦的精馏塔VOFFLC温控系统,实现精馏塔的塔顶和塔底的自适应温控;最后,采用仿真实验,对所设计的多种温控系统进行性能比较。实验结果表明,VOFFLC系统可以实现控制参数的自适应,具有更强的论域容错性和鲁棒性。     

基于神经网络解耦的换热站IGPC控制策略

针对供热系统中质、量调节回路耦合而导致控制效果不佳的问题,提出一种基于换热站质、量分离调节的神经网络解耦隐式广义预测控制(IGPC)策略.首先结合换热站工艺设计基于IGPC和PID的双入双出控制系统;其次通过时滞递归神经网络对预测模型进行解耦,利用滚动优化和在线校正环节克服质调节通道的时变、时滞影响.仿真结果表明:IG...     

基于小波神经网络的板形板厚系统解耦预测控制

带材轧制是一个复杂的非线性过程, 板形控制和板厚控制又是强耦合、非线性、含时延环节的复杂系统. 提出了一种基于小波神经网络的解耦预测控制方案; 利用小波神经网络来辨识原系统的α阶时延逆系统, 将该逆系统与原系统串联后形成一个伪线性复合系统, 从而把多变量系统控制转化为多个单变量系统的控制实现了系统解耦, 并对解耦后的系统采用闭环预测控制. 仿真表明该控制方法具有结构简单、易于实现, 且有较强的抗扰性和鲁棒性.     

分布环境下印染机温度自适应控制系统的研究

本文通过分析印染机温度系统的特点,首先实现两通道之间的解耦,同时针对印染机温度系统的纯滞后及参数大范围缓变的情况,采用自适应内模控制方法,通过在线辨识系统参数,并相应修改解耦参数,克服了模型辨识精度与辨识计算量的矛盾,提高了系统的鲁棒性,对不等延时的耦合系统提供了一种控制方法.     

分布环境下印染机温度自适应控制系统的研究

本文通过分析印染机温度系统的特点,首先实现两通道之间的解耦,同时针对印染机温度系统的纯滞后及参数大范围缓变的情况,采用自适应内模控制方法,通过在线辨识系统参数,并相应修改解耦参数,克服了模型辨识精度与辨识计算量的矛盾,提高了系统的鲁棒性,对不等延时的耦合系统提供了一种控制方法。     

神经网络解耦预测函数控制

结合解耦思想研究多变量系统预测函数控制。通过引入神经网络补偿环节，对多变量系统解耦，在此基础上，对解耦后各子系统进行单变量预测函数控制，以确定各个控制量。同时基于系统脉冲传递函数，得到单变量PFC控制器的显式表达式。仿真表明，该算法有较好的跟踪特性，对解决多变量系统的优化和控制具有一定的适用性。     

挠性陀螺解耦控制在工程中的实现

在深入研究挠性陀螺理论的基础上,依据再平衡回路控制原理,经过大量的理论计算,采用对角化法并简化挠性陀螺传递函数模型,推导出近似的易于实现的动态解耦阵表达式,然后对动态解耦网络采取相近零极点对消方法,构造出电路上易于实现的解耦控制网络,通过仿真验证了解耦控制的有效性,最后,将解耦控制网络在某型挠性陀螺仪中实现,并进行了小批量试验,试验结果表明:解耦控制网络有效抑制了挠性陀螺仪动态过程中的耦合量,并将耦合量控制在1％以内,挠性陀螺组件在某型机载稳瞄搜索系统中应用的技术瓶颈问题得到解决.     

直流炉给水系统的解耦研究

为解决多变量、非线性系统的强耦合问题,提出了降阶与解耦相结合的研究方法.首先用Padé降阶算法进行模型降阶处理,简化了直流炉给水系统的数学模型,进而简化了解耦过程.在此模型基础上采用分散式神经网络开环解耦方法设计神经网络解耦器,将来自其他通道的耦合影响视为干扰进行补偿,进而实现对直流锅炉微过热蒸汽焓值—压力系统的解耦.MATLAB仿真结果表明,该解耦方案是可行的,且可得到较好的解耦效果.     

基于神经网络与多模型的非线性自适应广义预测解耦控制

针对一类非线性多变量离散时间动态系统,提出了基于神经网络与多模型的非线性自适应广义预测解耦控制方法.该控制方法由线性鲁棒广义预测解耦控制器和神经网络非线性广义预测解耦控制器以及切换机构组成.线性鲁棒广义预测解耦控制器用于保证闭环系统输入输出信号有界,神经网络非线性广义预测解耦控制器能够改善系统性能.切换策略通过对上述两种控制器的切换,保证系统稳定的同时,改善系统性能.同时本文给出了所提自适应解耦控制方法的稳定性和收敛性分析.最后,通过仿真实例验证了该方法的有效性.     

基于未建模动态补偿的一类MIMO非线性系统的自适应广义预测解耦切换控制

针对一类不确定的多输入多输出(MIMO)离散时间零动态不稳定非线性系统, 提出了一种基于未建模动态补偿的非线性广义预测解耦切换控制方法. 该控制方法要求系统的未建模动态满足线性增长条件, 放宽了未建模动态全局有界的限制. 建立了所提的自适应控制方法的稳定性和收敛性分析. 而且, 在设计广义预测解耦控制器时, 把“一一映射”与ANFIS的训练相结合来估计系统的未建模动态, 保证了ANFIS的万能逼近特性. 最后, 仿真结果验 证了所提方法的优越性.     

基于PLC的中央空调水系统预测控制模块设计

针对中央空调系统被普遍关注的控制性能、能源损耗以及设备改造成本问题,在西门子S7-300PLC平台上,设计了一款通用型多变量广义预测控制模块,取代了原水循环控制系统中带有解耦的PI控制器。在分析了原系统硬件结构、技术原理及控制方案后,着重介绍了基于PLC的预测控制模块设计方法,并将研究的算法模块嵌入到实际系统中,完成了设备改造工程。系统运行结果验证了该模块的有效性与经济性。     

面向数据包丢失补偿的网络化广义预测控制

针对网络化控制系统中存在的数据包丢失,考虑了基于状态空间模型的网络化广义预测控制问题;在假设反馈通道和控制通道的数据包丢失过程确定可知的情况下,提出了一种采用预测器和预测控制器分别补偿反馈通道和控制通道的数据包丢失对系统性能影响的方法,通过把广义预测控制问题转化为滚动线性二次型最优跟踪问题,基于动态规划给出了网络化广义预测控制器的设计方法,并基于Ricoati差分方程非负定解的单调性,给出了末端加权矩阵保证系统稳定性的充分条件,最后通过仿真验证了所提出方法的有效性.     

Implementation of a predictive controller for thermal treatment processes

This paper is concerned with multivariable predictive control and its implementation in thermal treatment processes. The choice of a control structure that ensures decoupling is discussed. A unified predictive controller is used to implement the monovariable control systems for each channel of the decoupled plant. Aspects of the modelling and performance of the control scheme are dealt with and illustrated by plant results. The model of the thermal treatment processes has been used to check the controller behaviour before its real implementation and some simulation results are also given.     

四容水箱的小波神经网络广义预测控制

针对四容水箱系统的多变量、大时滞、非线性及强耦合等特性,采用了小波神经网络广义预测控制（WNNGPC）策略。利用小波神经网络良好的函数逼近能力,对系统被控对象进行辨识,得到控制系统的预测模型,再结合广义预测控制良好的控制性能,达到对四容水箱系统的稳定控制。在系统辨识的过程中,采用的是改进的BP学习算法,这一算法能够快速平稳地修正网络权值和阈值,使预测输出平滑地趋近期望输出。在解决系统的耦合问题上,利用了模糊控制的通用逼近性,设计了模糊前馈补偿解耦。基于模糊补偿解耦的WNNGPC对四容水箱进行控制实验,并对比分析实验结果。结果表明,这一控制策略对四容水箱进行控制时取得了较好的控制效果。     

强制循环蒸发系统的非线性自适应解耦PID控制

本文结合现场的实际过程数据,首先应用能量平衡建立了强制循环蒸发过程的动态模型.针对该过程的多变量、非线性以及强耦合特性,在常规增量式PID控制器的基础上提出基于神经网络与多模型切换的非线性自适应解耦PID控制策略.该控制器是由线性自适应解耦PID控制器和基于神经网络的非线性自适应解耦PID控制器以及切换机构组成.其中线性自适应解耦PID控制器可以保证系统的稳定,而基于神经网络的非线性自适应解耦PID控制器则可以有效地提高系统的性能.上述过程的PID参数是通过广义预测的方法得到,最后通过仿真表明,上述控制方法不仅消除了回路间的耦合,在稳定生产的同时提高了蒸发的效率.     

A predictive functional control algorithm for multivariable systems with time delay

To improve the dynamic characteristics and the coupling capability, a new predictive functional control algorithm is proposed for strong coupling multivariable systems with time delay, which combines predictive functional control and decoupliug control. First, a decoupling control algorithm is proposed, in which first-order models with time delay are established by analyzing the amplitude-frequency and phase-frequency characteristics of the decoupled subject. Then, a controller is designed for the single-variable subjects after decoupling based on the principles of predictive functional control. The simulation results show that this proposed algorithm has less online computation time and faster tracking. It can provide a more effective control for complex multivariable systems.     

状态反馈预测控制干扰解耦的研究

讨论状态反馈预测控制系统设计中的干扰解耦设计问题，给出了状态反馈预测控制系统干扰可解耦设计的充分必要条件。基于状态空间模型，给出了状态反馈预测控制系统设计参数——预测时域按干扰解耦设计的选取方法。它可改善控制系统的性能，提高控制系统的抗干扰能力。仿真结果表明了状态反馈预测控制系统干扰解耦设计的有效性。     

稀土萃取过程的广义预测解耦控制

考虑稀土萃取过程具有多变量、强耦合特性,提出一种基于广义预测解耦控制(GPDC)的稀土萃取过程控制方法.首先针对模型未知的强非线性稀土萃取过程,构建基于极限学习机的组分含量系统模型,并依据模型特点设计多个稀土萃取过程GPDC控制器;然后为降低各控制回路间的耦合性,在控制器的性能指标中引入校正策略,通过回路中模型预测值与...